JP2003076835A - Ｄｍレスポンス集計分析装置 - Google Patents
Ｄｍレスポンス集計分析装置Info
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- JP2003076835A JP2003076835A JP2001265845A JP2001265845A JP2003076835A JP 2003076835 A JP2003076835 A JP 2003076835A JP 2001265845 A JP2001265845 A JP 2001265845A JP 2001265845 A JP2001265845 A JP 2001265845A JP 2003076835 A JP2003076835 A JP 2003076835A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】実施されたＤＭの効果、顧客のＤＭ応答傾向を
特定の顧客セグメントに関して検証するＤＭレスポンス
集計分析装置を提供することを課題とする。 【解決手段】顧客の個人情報等を集積した顧客マスター
データと、顧客毎の利用実績を集計記録した利用実績デ
ータと、配布したＤＭに対する応答件数を記録したキャ
ンペーン応答集計データと、から構成される顧客データ
ベースと、前期店舗利用データを読込み、顧客マスター
データと関係付けて前記キャンペーン応答集計データを
集計するＤＭ応答集計分析手段と、集計分析結果を表示
するＤＭ応答表示手段を備えて、顧客のＤＭに対する応
答結果を集計して表示するＤＭレスポンス集計分析装
置、により上記課題を解決する。
特定の顧客セグメントに関して検証するＤＭレスポンス
集計分析装置を提供することを課題とする。 【解決手段】顧客の個人情報等を集積した顧客マスター
データと、顧客毎の利用実績を集計記録した利用実績デ
ータと、配布したＤＭに対する応答件数を記録したキャ
ンペーン応答集計データと、から構成される顧客データ
ベースと、前期店舗利用データを読込み、顧客マスター
データと関係付けて前記キャンペーン応答集計データを
集計するＤＭ応答集計分析手段と、集計分析結果を表示
するＤＭ応答表示手段を備えて、顧客のＤＭに対する応
答結果を集計して表示するＤＭレスポンス集計分析装
置、により上記課題を解決する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、代表的な販売促進
手段であるダイレクトメール（以下ＤＭ）の配布効果等
を科学的に検証するためのＤＭレスポンス集計分析装置
に関する。
手段であるダイレクトメール（以下ＤＭ）の配布効果等
を科学的に検証するためのＤＭレスポンス集計分析装置
に関する。
【０００２】
【従来技術】ＤＭ、電子メール、ＦＡＸ等による従来の
販促プロモーションは、顧客リストに対して、顧客リス
ト全件あるいは無作為抽出、性別・年代・地区別等の顧客
属性による抽出、来店回数、金額等の集計情報による抽
出などの諸条件により、販促する顧客数を決定し、プロ
モーション全体に対するレスポンス効果を回収実数によ
り把握することは可能であった。しかしながら、回収実
数をさらに詳細な顧客セグメント情報に落とし込むこと
は困難であり、顧客の利用実態に基づいたセグメント層
に対するレスポンス検証を行うことは不可能であった。
このため、実施したキャンペーン施策が、どのような顧
客層に反応があったかを把握することは非常に困難であ
った。
販促プロモーションは、顧客リストに対して、顧客リス
ト全件あるいは無作為抽出、性別・年代・地区別等の顧客
属性による抽出、来店回数、金額等の集計情報による抽
出などの諸条件により、販促する顧客数を決定し、プロ
モーション全体に対するレスポンス効果を回収実数によ
り把握することは可能であった。しかしながら、回収実
数をさらに詳細な顧客セグメント情報に落とし込むこと
は困難であり、顧客の利用実態に基づいたセグメント層
に対するレスポンス検証を行うことは不可能であった。
このため、実施したキャンペーン施策が、どのような顧
客層に反応があったかを把握することは非常に困難であ
った。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明はこのような問
題点を考慮してなされたものであり、キャンペーンの実
施に伴い配布されたＤＭの効果、顧客のＤＭ応答傾向を
特定の顧客セグメントに関して検証可能なＤＭレスポン
ス集計分析装置を提供することを課題とする。
題点を考慮してなされたものであり、キャンペーンの実
施に伴い配布されたＤＭの効果、顧客のＤＭ応答傾向を
特定の顧客セグメントに関して検証可能なＤＭレスポン
ス集計分析装置を提供することを課題とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】課題を解決するための第
１の発明は、顧客のＤＭに対する応答結果を集計して表
示するＤＭレスポンス集計分析装置であって、その第１
の態様は、顧客の個人情報等を集積した顧客マスターデ
ータと、顧客が店舗を利用するたびに生成され、顧客番
号とＤＭまたは販促キャンペーンの識別番号の記録を含
む店舗利用データに基づいて、顧客毎の利用実績を集計
記録した利用実績データと、前期店舗利用データに基づ
いて、配布したＤＭに対する応答件数を記録したキャン
ペーン応答集計データと、から構成される顧客データベ
ースと、前期店舗利用データを読込み、顧客マスターデ
ータと関係付けて前記キャンペーン応答集計データを集
計するＤＭ応答集計分析手段と、集計分析結果を表示す
るＤＭ応答表示手段を備えたことを特徴とするものであ
る。
１の発明は、顧客のＤＭに対する応答結果を集計して表
示するＤＭレスポンス集計分析装置であって、その第１
の態様は、顧客の個人情報等を集積した顧客マスターデ
ータと、顧客が店舗を利用するたびに生成され、顧客番
号とＤＭまたは販促キャンペーンの識別番号の記録を含
む店舗利用データに基づいて、顧客毎の利用実績を集計
記録した利用実績データと、前期店舗利用データに基づ
いて、配布したＤＭに対する応答件数を記録したキャン
ペーン応答集計データと、から構成される顧客データベ
ースと、前期店舗利用データを読込み、顧客マスターデ
ータと関係付けて前記キャンペーン応答集計データを集
計するＤＭ応答集計分析手段と、集計分析結果を表示す
るＤＭ応答表示手段を備えたことを特徴とするものであ
る。
【０００５】第１の発明の発明のより好ましい第２の態
様は、ＤＭに対する応答数をキャンペーン別に分けて記
録するようにすることにより、送付したＤＭ別にＤＭ応
答数あるいは応答率などのＤＭ応答傾向を示す数字を集
計して結果を表示する第１の態様のＤＭレスポンス集計
分析装置である。
様は、ＤＭに対する応答数をキャンペーン別に分けて記
録するようにすることにより、送付したＤＭ別にＤＭ応
答数あるいは応答率などのＤＭ応答傾向を示す数字を集
計して結果を表示する第１の態様のＤＭレスポンス集計
分析装置である。
【０００６】第１の発明の発明のより好ましい第３の態
様は、前記顧客データベースに集積されたデータからデ
シル分析を行なうデシル分析手段を備えることにより、
顧客のＤＭ応答数、あるいは応答率などのＤＭ応答傾向
を示す数字を顧客のデシルランク別に集計表示できるよ
うにしたことを特徴とする第１の態様のＤＭレスポンス
集計分析装置である。
様は、前記顧客データベースに集積されたデータからデ
シル分析を行なうデシル分析手段を備えることにより、
顧客のＤＭ応答数、あるいは応答率などのＤＭ応答傾向
を示す数字を顧客のデシルランク別に集計表示できるよ
うにしたことを特徴とする第１の態様のＤＭレスポンス
集計分析装置である。
【０００７】第１の発明のより好ましい第４の態様は、
顧客のＤＭ応答、あるいは応答率などのＤＭ応答傾向を
示す数字を特定の顧客セグメント別に集計表示できるよ
うにしたことを特徴とする第１の態様のＤＭレスポンス
集計分析装置である。
顧客のＤＭ応答、あるいは応答率などのＤＭ応答傾向を
示す数字を特定の顧客セグメント別に集計表示できるよ
うにしたことを特徴とする第１の態様のＤＭレスポンス
集計分析装置である。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下図面を用いて、本発明の一実
施形態であるＤＭレスポンス集計分析装置（装置１）を
説明してゆく。
施形態であるＤＭレスポンス集計分析装置（装置１）を
説明してゆく。
【０００９】図４は、装置１の全体構成図である。装置
１はコンピュータ本体１０に、店舗利用データ２１、顧
客マスターデータ２２、利用実績データ２３、キャンペ
ーン応答集計データ２４とからなる顧客データベース２
０と、モニタディスプレイ５、キーボード６マウス７か
ら構成される。顧客データベース２０は、実際にはコン
ピュータ本体１０に内蔵された、または外付けのハード
ディスクに格納されている。さらにコンピュータ本体１
０には、データベース管理手段１１、記憶部１２、ＤＭ
応答表示手段１３、ＤＭ応答集計分析手段１４、デシル
分析手段１５が備えられている。これらの各手段は実際
にはコンピュータプログラムである。
１はコンピュータ本体１０に、店舗利用データ２１、顧
客マスターデータ２２、利用実績データ２３、キャンペ
ーン応答集計データ２４とからなる顧客データベース２
０と、モニタディスプレイ５、キーボード６マウス７か
ら構成される。顧客データベース２０は、実際にはコン
ピュータ本体１０に内蔵された、または外付けのハード
ディスクに格納されている。さらにコンピュータ本体１
０には、データベース管理手段１１、記憶部１２、ＤＭ
応答表示手段１３、ＤＭ応答集計分析手段１４、デシル
分析手段１５が備えられている。これらの各手段は実際
にはコンピュータプログラムである。
【００１０】デシル分析手段１５は、予め設定された期
間のデシル分析処理を実行して、顧客毎の新しいデシル
ランクにより顧客データベース２０を更新する。
間のデシル分析処理を実行して、顧客毎の新しいデシル
ランクにより顧客データベース２０を更新する。
【００１１】ＤＭ応答集計分析手段は、利用履歴レコー
ドからＤＭ別の、予め決められた顧客セグメント別の応
答数を集計し、顧客データベース２０のキャンペーン応
答集計データ２４に記録する。
ドからＤＭ別の、予め決められた顧客セグメント別の応
答数を集計し、顧客データベース２０のキャンペーン応
答集計データ２４に記録する。
【００１２】ＤＭ応答表示手段１３は、キャンペーン応
答集計データ２４に記録されているＤＭ応答集計分析結
果に基づいて、集計分析結果表示画面をディスプレイ５
に表示する。
答集計データ２４に記録されているＤＭ応答集計分析結
果に基づいて、集計分析結果表示画面をディスプレイ５
に表示する。
【００１３】データベース管理手段１１は、ＤＭ応答集
計分析手段１４やデシル分析手段１５のリクエストに基
づいて顧客データベース２０にアクセスし、内容を更新
したり、読取った結果をリクエスト元へ返答する。ま
た、毎月の平均利用単価等を求め、月ごとの客単価等を
顧客データベース２０に記録する。
計分析手段１４やデシル分析手段１５のリクエストに基
づいて顧客データベース２０にアクセスし、内容を更新
したり、読取った結果をリクエスト元へ返答する。ま
た、毎月の平均利用単価等を求め、月ごとの客単価等を
顧客データベース２０に記録する。
【００１４】店舗利用データ２１は、登録された顧客が
店舗を利用する時に店舗に設置された店舗端末等で生成
される取引記録データである。図５（Ａ）に詳細を示
す。店舗利用データ２１の１件のレコードは、データ作
成日時５１、発行店舗番号５２、会員番号５３、利用金額
５４、獲得ポイント数５５、持参クーポンコード５６の項
目により記述される。店舗利用データ２１は、レジで顧
客が購入（店舗利用）代金を支払うとき生成され、店舗
端末に一時的に貯えられ、適当なタイミングで店舗端末
からメモリカード６００を介してオフラインで集められ
る。これら集められたデータは随時、顧客データベース
２０に登録して集積する。尚、キャンペーンによって
は、クーポンを店舗に持参するだけで何にかの景品を渡
す場合もあり、その場合は図５（Ｂ）のように、利用金
額５４、獲得ポイント数５５を空欄にした店舗利用デー
タが生成される。
店舗を利用する時に店舗に設置された店舗端末等で生成
される取引記録データである。図５（Ａ）に詳細を示
す。店舗利用データ２１の１件のレコードは、データ作
成日時５１、発行店舗番号５２、会員番号５３、利用金額
５４、獲得ポイント数５５、持参クーポンコード５６の項
目により記述される。店舗利用データ２１は、レジで顧
客が購入（店舗利用）代金を支払うとき生成され、店舗
端末に一時的に貯えられ、適当なタイミングで店舗端末
からメモリカード６００を介してオフラインで集められ
る。これら集められたデータは随時、顧客データベース
２０に登録して集積する。尚、キャンペーンによって
は、クーポンを店舗に持参するだけで何にかの景品を渡
す場合もあり、その場合は図５（Ｂ）のように、利用金
額５４、獲得ポイント数５５を空欄にした店舗利用デー
タが生成される。
【００１５】顧客マスターデータ２２は登録された顧客
の氏名、住所、Ｅメールアドレスなどの登録情報を集積
し、顧客番号（会員番号）をプライマリキーとして構成
したデータファイルである。図６に顧客マスターの１レ
コードを示す。顧客マスターの１レコードは、会員番号
６１、氏名・性別６２、生年月日６３、住所・電話番号６
４、電子メールアドレス６５、職業６６、を含む。
の氏名、住所、Ｅメールアドレスなどの登録情報を集積
し、顧客番号（会員番号）をプライマリキーとして構成
したデータファイルである。図６に顧客マスターの１レ
コードを示す。顧客マスターの１レコードは、会員番号
６１、氏名・性別６２、生年月日６３、住所・電話番号６
４、電子メールアドレス６５、職業６６、を含む。
【００１６】利用実績データ２３は、登録された顧客毎
の利用履歴情報と店舗毎の実績情報を記録した記録した
データファイルである。顧客毎の利用履歴情報は、図７
に示されるように、会員番号７１、累積獲得ポイント数
７２、交換ポイント数７３、先月の利用金額７４、前々月
の利用金額７５、今期の（一番最近デシルランクの分析
更新をして以来の）累積利用金額７６、ＤＭ応答回数・
反応率７７、現在のデシルランク７８、前回のデシルラ
ンク７９を１レコードの項目として含む。
の利用履歴情報と店舗毎の実績情報を記録した記録した
データファイルである。顧客毎の利用履歴情報は、図７
に示されるように、会員番号７１、累積獲得ポイント数
７２、交換ポイント数７３、先月の利用金額７４、前々月
の利用金額７５、今期の（一番最近デシルランクの分析
更新をして以来の）累積利用金額７６、ＤＭ応答回数・
反応率７７、現在のデシルランク７８、前回のデシルラ
ンク７９を１レコードの項目として含む。
【００１７】店舗毎の実績情報は、図８に示すように、
店舗番号８１、今月の売上げ金額８２、今月の利用客数
８３、今月の平均客単価８４、前々月の平均客単価８
５、先月の平均客単価８６、今期の累積売上げ金額８
７、を１レコードの項目として含む。
店舗番号８１、今月の売上げ金額８２、今月の利用客数
８３、今月の平均客単価８４、前々月の平均客単価８
５、先月の平均客単価８６、今期の累積売上げ金額８
７、を１レコードの項目として含む。
【００１８】キャンペーン応答集計データ２４は、販促
キャンペーン毎に配布されるダイレクトメールのレスポ
ンスを集計し主要な顧客セグメントごとの応答数をカウ
ントしてその結果を記録集積したデータである。図９に
示すように、キャンペーン識別名９１、キャンペーン
（開始）期間９２、累積ＤＭ応答総数９３、デシルラン
ク上位顧客応答数９４、デシルランク中位顧客応答数９
５、デシルランク下位顧客応答数９６、年齢性別別の応
答数９７を１レコードの項目に含んでいる。
キャンペーン毎に配布されるダイレクトメールのレスポ
ンスを集計し主要な顧客セグメントごとの応答数をカウ
ントしてその結果を記録集積したデータである。図９に
示すように、キャンペーン識別名９１、キャンペーン
（開始）期間９２、累積ＤＭ応答総数９３、デシルラン
ク上位顧客応答数９４、デシルランク中位顧客応答数９
５、デシルランク下位顧客応答数９６、年齢性別別の応
答数９７を１レコードの項目に含んでいる。
【００１９】図１０は、装置１の動作を説明するフロー
チャートである。以下図７に従って装置１の働きを説明
する。まず、月に一度定期的にデータベース管理手段１
１の働きにより、未処理の店舗利用データを読み出し、
顧客毎および店舗毎の当月の利用実績を集計し、店舗毎
の当月の平均利用単価等を計算する（Ｓ３２）。その結
果により利用実績データ２３の顧客毎の利用実績レコー
ド、店舗毎の利用実績レコードの該当項目を更新する
（Ｓ３４）。
チャートである。以下図７に従って装置１の働きを説明
する。まず、月に一度定期的にデータベース管理手段１
１の働きにより、未処理の店舗利用データを読み出し、
顧客毎および店舗毎の当月の利用実績を集計し、店舗毎
の当月の平均利用単価等を計算する（Ｓ３２）。その結
果により利用実績データ２３の顧客毎の利用実績レコー
ド、店舗毎の利用実績レコードの該当項目を更新する
（Ｓ３４）。
【００２０】また、予め設定された期間（図１０のフロ
ーチャートでは半年間）のデシル分析を行う場合は、デ
シル分析手段１５の働きにより、利用実績データ２３を
参照して、前回分析時からの顧客毎の累積利用金額に関
して、全顧客を大きい順に並ベて、１０分の１ずつに分
けて、最も利用金額の大きいグループをデシルランク
１、その次のグループをデシルランク２、としてそれぞ
れのグループのデシルランクを決定する（Ｓ２２）。最
新のデシルランクが顧客毎に決定されるので、これによ
り、利用実績データ２３の各顧客の利用実績レコードの
現在のデシルランク７８を更新する（Ｓ２４）。
ーチャートでは半年間）のデシル分析を行う場合は、デ
シル分析手段１５の働きにより、利用実績データ２３を
参照して、前回分析時からの顧客毎の累積利用金額に関
して、全顧客を大きい順に並ベて、１０分の１ずつに分
けて、最も利用金額の大きいグループをデシルランク
１、その次のグループをデシルランク２、としてそれぞ
れのグループのデシルランクを決定する（Ｓ２２）。最
新のデシルランクが顧客毎に決定されるので、これによ
り、利用実績データ２３の各顧客の利用実績レコードの
現在のデシルランク７８を更新する（Ｓ２４）。
【００２１】ＤＭ応答集計分析を行うよう指示された場
合は、ＤＭ応答集計分析手段１４の働きにより、店舗利
用データ２１からＤＭ別の応答数を集計し、当該キャン
ペーンまたはＤＭ別の総応答数、当該顧客の属するデシ
ルランク別の応答数、当該顧客の属する年齢性別セグメ
ント別の応答数を集計する。これらの途中集計には記憶
部１２のメモリ領域を利用する（Ｓ１４）。そして未処
理の店舗利用データ２１についての集計が全て終了した
ら、その集計結果に基づいて、キャンペーンまたはＤＭ
別に、キャンペーン応答集計データ２４の累積ＤＭ応答
総数９３、デシルランク上位顧客応答数９４、デシルラ
ンク中位顧客応答数９５、デシルランク下位顧客応答数
９６、年齢性別別の各応答数９７を更新する（Ｓ１
６）。
合は、ＤＭ応答集計分析手段１４の働きにより、店舗利
用データ２１からＤＭ別の応答数を集計し、当該キャン
ペーンまたはＤＭ別の総応答数、当該顧客の属するデシ
ルランク別の応答数、当該顧客の属する年齢性別セグメ
ント別の応答数を集計する。これらの途中集計には記憶
部１２のメモリ領域を利用する（Ｓ１４）。そして未処
理の店舗利用データ２１についての集計が全て終了した
ら、その集計結果に基づいて、キャンペーンまたはＤＭ
別に、キャンペーン応答集計データ２４の累積ＤＭ応答
総数９３、デシルランク上位顧客応答数９４、デシルラ
ンク中位顧客応答数９５、デシルランク下位顧客応答数
９６、年齢性別別の各応答数９７を更新する（Ｓ１
６）。
【００２２】次にＤＭ応答表示手段１３は更新されたキ
ャンペーン応答集計データ２４を読み出し、集計結果を
表示する（Ｓ１８）。集計結果の表示は、キャンペーン
途中の月例途中報告の場合は図１に示すＤＭレスポンス
途中経過表示画面により当月分の応答実績を表示する。
キャンペーン期間中の累積実績を表示する場合は図２に
示すＤＭレスポンス全集計結果表示画面を表示する。ま
た、どのような顧客セグメントがＤＭに反応しやすいか
を分析する場合は、利用実績データ２３から全ての顧客
の利用実績レコードを読み出して、ＤＭ応答実績・反応
率７７から、当てはまる反応率のグループ毎にその人
数、平均在籍期間、平均利用単価、平均利用回数、年代
性別セグメント別の該当数を集計して、図３に示すレス
ポンスセグメント画面として表示する。
ャンペーン応答集計データ２４を読み出し、集計結果を
表示する（Ｓ１８）。集計結果の表示は、キャンペーン
途中の月例途中報告の場合は図１に示すＤＭレスポンス
途中経過表示画面により当月分の応答実績を表示する。
キャンペーン期間中の累積実績を表示する場合は図２に
示すＤＭレスポンス全集計結果表示画面を表示する。ま
た、どのような顧客セグメントがＤＭに反応しやすいか
を分析する場合は、利用実績データ２３から全ての顧客
の利用実績レコードを読み出して、ＤＭ応答実績・反応
率７７から、当てはまる反応率のグループ毎にその人
数、平均在籍期間、平均利用単価、平均利用回数、年代
性別セグメント別の該当数を集計して、図３に示すレス
ポンスセグメント画面として表示する。
【００２３】図１に示すＤＭレスポンス途中経過表示画
面は、キャンペーン中のＤＭ配布の効果を途中経過とし
て把握するための画面である。実施形態では途中経過は
月に一度集計されることを想定している。配布したＤＭ
別に、最近１月間の当該ＤＭの応答数、前月の客単価、
今月の客単価、デシルランク上位顧客の応答数と全体に
対する百分率、デシルランク中位顧客の応答数と全体に
対する百分率、デシルランク下位顧客の応答数と全体に
対する百分率、年齢性別々の各顧客セグメント毎の応答
数が表示される。このＤＭレスポンス途中経過表示画面
から、ＤＭに積極的に反応している顧客層、キャンペー
ンの告知が浸透していない顧客層等を確認することがで
きる。また月次客単価の変動からキャンペーンの効果を
定量的に推定することができる。
面は、キャンペーン中のＤＭ配布の効果を途中経過とし
て把握するための画面である。実施形態では途中経過は
月に一度集計されることを想定している。配布したＤＭ
別に、最近１月間の当該ＤＭの応答数、前月の客単価、
今月の客単価、デシルランク上位顧客の応答数と全体に
対する百分率、デシルランク中位顧客の応答数と全体に
対する百分率、デシルランク下位顧客の応答数と全体に
対する百分率、年齢性別々の各顧客セグメント毎の応答
数が表示される。このＤＭレスポンス途中経過表示画面
から、ＤＭに積極的に反応している顧客層、キャンペー
ンの告知が浸透していない顧客層等を確認することがで
きる。また月次客単価の変動からキャンペーンの効果を
定量的に推定することができる。
【００２４】図２に示すＤＭレスポンス全集計結果表示
画面の表示内容は、前期ＤＭレスポンス途中経過表示画
面の表示内容と基本的に同じである。月ごとの客単価表
示の欄に、前々月客単価、前々月〜今月までの３月間の
平均の客単価の欄がある所だけが異なっている。
画面の表示内容は、前期ＤＭレスポンス途中経過表示画
面の表示内容と基本的に同じである。月ごとの客単価表
示の欄に、前々月客単価、前々月〜今月までの３月間の
平均の客単価の欄がある所だけが異なっている。
【００２５】図３に示すレスポンスセグメント画面は、
ＤＭ別ではなく、様々なＤＭに反応してきた実績をカウ
ントした顧客の利用実績データ２３の項目７７によって
ＤM反応率の高いグループ、低いグループを５つにわ
け、各グループ毎に、構成人数、平均在籍期間、利用単
価、平均利用回数、年代と性別別の該当人数を表示して
いる。このレスポンスセグメント画面の表示により、ど
のような年代性別セグメントが活発にＤＭに応答するか
の傾向をつかむことができる。
ＤＭ別ではなく、様々なＤＭに反応してきた実績をカウ
ントした顧客の利用実績データ２３の項目７７によって
ＤM反応率の高いグループ、低いグループを５つにわ
け、各グループ毎に、構成人数、平均在籍期間、利用単
価、平均利用回数、年代と性別別の該当人数を表示して
いる。このレスポンスセグメント画面の表示により、ど
のような年代性別セグメントが活発にＤＭに応答するか
の傾向をつかむことができる。
【００２６】以上、本発明の好適な実施形態であるＤＭ
レスポンス集計分析装置１を詳しく説明した。本実施形
態では、３段階のデシルランクセグメントと顧客の年代
性別セグメントに関して、ＤＭに対する反応傾向を定量
的に把握できる。それは図９に示したように、キャンペ
ーン応答集計データ２４において、キャンペーン毎に設
ける集計レコードに、想定する顧客セグメント毎の応答
数を集計する項目９４〜９７を設けたからである。ＤＭ
に対する反応傾向をここで述べた顧客セグメントと異な
る切り口で集計して傾向を調べることも可能である。そ
の場合には、着目する顧客セグメント毎の応答数を集計
する項目を、キャンペーン応答集計データ２４のキャン
ペーン毎に設ける集計レコードに、上記９４〜９７の代
わりに設ければよい。また、店舗利利用データはメモリ
カード６００によりオフラインで取得する形態を説明し
たが、店舗端末とオンラインで接続された形態をとって
もよい。
レスポンス集計分析装置１を詳しく説明した。本実施形
態では、３段階のデシルランクセグメントと顧客の年代
性別セグメントに関して、ＤＭに対する反応傾向を定量
的に把握できる。それは図９に示したように、キャンペ
ーン応答集計データ２４において、キャンペーン毎に設
ける集計レコードに、想定する顧客セグメント毎の応答
数を集計する項目９４〜９７を設けたからである。ＤＭ
に対する反応傾向をここで述べた顧客セグメントと異な
る切り口で集計して傾向を調べることも可能である。そ
の場合には、着目する顧客セグメント毎の応答数を集計
する項目を、キャンペーン応答集計データ２４のキャン
ペーン毎に設ける集計レコードに、上記９４〜９７の代
わりに設ければよい。また、店舗利利用データはメモリ
カード６００によりオフラインで取得する形態を説明し
たが、店舗端末とオンラインで接続された形態をとって
もよい。
【００２７】
【発明の効果】以上、詳しく説明したように本発明によ
るＤＭレスポンス集計分析装置１によれば、実施された
ＤＭの効果を顧客セグメントに関して定量的に検証する
ことができるという顕著な効果を奏する。
るＤＭレスポンス集計分析装置１によれば、実施された
ＤＭの効果を顧客セグメントに関して定量的に検証する
ことができるという顕著な効果を奏する。
【図１】 ＤＭレスポンス途中経過表示画面である。
【図２】 ＤＭレスポンス全集計結果表示画面である。
【図３】 ＤＭレスポンスセグメント表示画面である。
【図４】 ＤＭレスポンス集計分析装置１の全体構成図
である。
である。
【図５】 店舗利用データ１件の内容説明図である。
【図６】 顧客マスターの１レコードの項目説明図であ
る。
る。
【図７】 利用実績データの顧客レコード１件の項目説
明図である。
明図である。
【図８】 利用実績データの店舗レコード１件の項目説
明図である。
明図である。
【図９】 キャンペーン応答集計データの１レコードの
項目説明図である。
項目説明図である。
【図１０】ＤＭレスポンス集計分析装置１の動作フロー
説明図である。
説明図である。
１ ＤＭレスポンス集計分析装置
５ ディスプレイ
６ キーボード
７ マウス
１０ コンピュータ本体
１１ データベース管理手段
１２ 記憶部
１３ ＤＭ応答表示手段
１４ ＤＭ応答集計分析手段
２０ 顧客管理データベース
２１ 店舗利用データ
２２ 顧客マスターデータ
２３ 利用実績データ
２４ キャンペーン応答集計データ
６００ メモリカード
Claims (4)
- 【請求項１】顧客の個人情報等を集積した顧客マスター
データと、顧客が店舗を利用するたびに生成され、顧客
番号とＤＭまたは販促キャンペーンの識別番号の記録を
含む店舗利用データに基づいて、顧客毎の利用実績を集
計記録した利用実績データと、前期店舗利用データに基
づいて、配布したＤＭに対する応答件数を記録したキャ
ンペーン応答集計データと、から構成される顧客データ
ベースと、前期店舗利用データを読込み、顧客マスター
データと関係付けて前記キャンペーン応答集計データを
集計するＤＭ応答集計分析手段と、集計分析結果を表示
するＤＭ応答表示手段を備えて、顧客のＤＭに対する応
答結果を集計して表示するＤＭレスポンス集計分析装
置。 - 【請求項２】 ＤＭに対する応答数をキャンペーン別に
分けて記録することにより、送付したＤＭ別にＤＭ応答
数を集計して結果を表示する請求項１に記載のＤＭレス
ポンス集計分析装置。 - 【請求項３】 前記顧客データベースに集積されたデー
タからデシル分析を行なうデシル分析手段を備えること
により、顧客のＤＭ応答数を顧客のデシルランク別に集
計表示できるようにしたことを特徴とする請求項１に記
載のＤＭレスポンス集計分析装置。 - 【請求項４】 顧客のＤＭ応答数を特定の顧客セグメン
ト別に集計表示できるようにしたことを特徴とする請求
項１に記載のＤＭレスポンス集計分析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001265845A JP2003076835A (ja) | 2001-09-03 | 2001-09-03 | Ｄｍレスポンス集計分析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001265845A JP2003076835A (ja) | 2001-09-03 | 2001-09-03 | Ｄｍレスポンス集計分析装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003076835A true JP2003076835A (ja) | 2003-03-14 |
Family
ID=19092250
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001265845A Withdrawn JP2003076835A (ja) | 2001-09-03 | 2001-09-03 | Ｄｍレスポンス集計分析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003076835A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010277567A (ja) * | 2008-10-07 | 2010-12-09 | Giken Shoji International Co Ltd | Ｄｍ配布エリア分析装置 |
-
2001
- 2001-09-03 JP JP2001265845A patent/JP2003076835A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010277567A (ja) * | 2008-10-07 | 2010-12-09 | Giken Shoji International Co Ltd | Ｄｍ配布エリア分析装置 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
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